class Project 1

I. 셋업

0. 강의노트 마지막 페이지에 실습과제를 내드렸는데, 아직 Rmarkdown을 다루지 않았으므로 R을 이용하는 버전으로 바꿔서 아래에 내 드리겠습니다.

1. 이메일에 첨부된 lifeCountry.csv파일을 다운받으세요.

2. C:/LS-DS/classProject라는 폴더를 만드세요.

3. Rstudio를 열어서 File -> New File -> R Script를 하면 새로운 소스 파일이 생성됩니다.

4. 이를 File -> Save를 이용해서 위의 폴더에 classProject1.R이라는 파일로 저장하세요.

5. RStudio를 완전히 닫고 탐색기에서 classProject1.R을 더블클릭하여 엽니다.

setwd("C:/LS-DS/classProject")

II. 시작

6. 아래 명령을 사용해 파일을 불러옵니다.

dataset <- read.csv("lifeCountry.csv", stringsAsFactors = FALSE)

7. library(dplyr)과 library(ggplot2)를 실행합니다.

library(dplyr)
library(ggplot2)

8. 데이터는 총 몇개의 행과 열로 되어 있습니까? (hint: str)

데이터셋 dataset에는 161개의 행과 11개의 열로 구성이 되어있습니다.

III. NA를 다루는 법

NA를 다루는 법

임의로 OECD_GDP를 변형해봅니다.

dataset$OECD_GDP[3] <- "na"
dataset$OECD_GDP[4] <- ""

위의 값들을 NA로 바꿔보겠습니다. 2가지 접근법이 있습니다. dataset의 OECD_GDP변수 값이 "na"인 경우에 NA로 변경하는 방법입니다.

# before 
head(dataset$OECD_GDP)

## [1] NA            NA            "na"          ""            NA           
## [6] "18913.23927"

# dplyr method  
# https://stackoverflow.com/questions/28013850/change-value-of-variable-with-dplyr
dataset <- dataset %>% 
  mutate(OECD_GDP = replace(OECD_GDP, OECD_GDP=="na", NA)) %>% 
  mutate(OECD_GDP = replace(OECD_GDP, OECD_GDP=="", NA))  
# classic method    
dataset$OECD_GDP[dataset$OECD_GDP == "na"] <- NA
dataset$OECD_GDP[dataset$OECD_GDP == ""] <- NA
# after 
head(dataset$OECD_GDP)

## [1] NA            NA            NA            NA            NA           
## [6] "18913.23927"

더 간단하게 처리하려면 | (or)를 사용해서 아래와 같이 할 수 있습니다.

# dplyr method  
dataset <- dataset %>% 
  mutate(OECD_GDP = replace(OECD_GDP, (OECD_GDP=="na" | OECD_GDP==""), NA)) 
# classic method    
dataset$OECD_GDP[(dataset$OECD_GDP=="na" | dataset$OECD_GDP=="")] <- NA

아래와 같은 방법도 가능합니다. 즉, (OECD_GDP=="na" | OECD_GDP=="")는 OECD_GDP %in% c("na", "")와 같습니다.

# dplyr method  
dataset <- dataset %>% 
  mutate(OECD_GDP = replace(OECD_GDP, OECD_GDP %in% c("na", ""), NA)) 
# classic method  
dataset$OECD_GDP[dataset$OECD_GDP %in% c("na", "")] <- NA

위에는 "na"와 ""값을 NA로 바꾸기 위해서 총 6가지 방법을 보여드렸습니다. 이처럼 코딩에는 여러개의 정답이 있습니다. 저는 개인적으로 마지막 방법의 classic method를 사용할 것 같습니다.

IV. 계속

9. 가장 GDP가 높고 낮은 나라는 어디인가요? 가장 기대수명이 길고 짧은 나라는 어디인가요?

정답:

10. 대륙별로 GDP와 기대수명의 평균을 구해보세요.

dataset %>% group_by(Continent) %>% summarise(mean(GDP_per_Capita), mean(Life.Expectancy))

11. 각 나라의 GDP를 x축으로, 기대수명을 y축으로 산점도를 그리고 대륙에 따라서 점의 색깔이 달라지게 해보세요.

a <- ggplot(dataset) + 
  geom_point(aes(x = GDP_per_Capita, y = Life.Expectancy, color = Continent))
a

library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

ggplotly(a)

12. facet을 이용해서 대륙별로 GDP와 기대수명에 대한 산점도를 그려보세요.

a + facet_wrap(~ Continent)

13. 국가별로 성별에 따라 기대수명이 다릅니다. mutate함수를 사용해서 ageSexDiff라는 변수를 만들어 보세요.

dataset <- dataset %>% mutate(ageSexDiff = Female - Male)

14. 어떤 대륙에서 ageSexDiff가 가장 크고 작은가요?

dataset %>% 
  group_by(Continent) %>% 
  summarise(contiSexDiff = mean(ageSexDiff)) %>% 
  arrange(desc(contiSexDiff))

15. 자유롭게 분석을 시작해보세요.

Dumbell plot을 그려보겠습니다.

# Dumbell plot (p25 in M24-ggplot2_Gallery)
library(ggalt)
continentGender <- dataset %>% 
  group_by(Continent) %>% 
  summarise(avgMen = mean(Male), avgWomen = mean(Female)) %>% 
  arrange(desc(avgWomen))
b <- ggplot(continentGender, 
            aes(x = avgMen, 
                xend = avgWomen, 
                y= reorder(Continent, -avgWomen), 
                group = Continent)) +
  geom_dumbbell()
b

c <- b + 
  labs(x=NULL, y=NULL, title="Continents difference in life expectancy",
       subtitle = "left: Men, right: Women",
       caption = "Source: OECD") +
  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, face="bold"),
        plot.background=element_rect(fill="#f7f7f7"),
        panel.background=element_rect(fill="#f7f7f7"),
        axis.ticks=element_blank(),
        legend.position="top",
        panel.border=element_blank())
c

18. classProject1.R을 저장해서 learningSpoonsR@gmail.com 로 보내주세요.